DE102021004500A1 - Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen lntelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs - Google Patents
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Abstract
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz (2) eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs (1), umfassend die Schritte:- (10) Bereitstellen eines realen, teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs (1) mit einer künstlichen Intelligenz (4);- (20) Erstellen eines digitalen Zwillings (3) des realen Fahrzeugs (1);- (30) Transferieren des digitalen Zwillings (3) zu einer Testeinrichtung (4);- (40) Testen des digitalen Zwillings (3) durch die Testeinrichtung (4) zum Ermitteln eines Testergebnisses;- (50) Ermitteln von Aktionen (5) zwecks Verifizierens und/oder Aktualisierens für das reale Fahrzeug (1) anhand des Testergebnisses;- (60) Übermitteln der Aktionen (5) an das reale Fahrzeug (1);- (70) Durchführen der Aktionen (5) durch das reale Fahrzeug (1).
Description
- Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs, eine künstliche Intelligenz für ein teilweise und/oder vollständig autonomes Fahrzeug, ein teilweise und/oder vollständig autonomes Fahrzeug und ein Computerprogrammprodukt.
- Die
US2013333342 offenbart ein Fahrzeug mit einer künstlichen Intelligenz, wobei für das Fahrzeug ein digitaler Zwilling erstellt wird. - Ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs umfasst die Schritte:
- - Bereitstellen eines realen, teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs mit einer künstlichen Intelligenz;
- - Erstellen eines digitalen Zwillings des realen Fahrzeugs;
- - Transferieren des digitalen Zwillings zu einer Testeinrichtung;
- - Testen des digitalen Zwillings durch die Testeinrichtung zum Ermitteln eines Testergebnisses;
- - Ermitteln von Aktionen zwecks Verifizierens und/oder Aktualisierens für das reale Fahrzeug anhand des Testergebnisses;
- - Übermitteln der Aktionen an das reale Fahrzeug;
- - Durchführen der Aktionen durch das reale Fahrzeug.
- Die künstliche Intelligenz umfasst bevorzugt die Möglichkeit zum maschinellen Lernen. Dadurch verändert sich das reale Fahrzeug mitunter kontinuierlich. Diese Veränderungen sind zum Zeitpunkt der Veränderung zunächst ungetestet und bergen Sicherheitsrisiken.
- Dadurch, dass der digitale Zwilling des realen Fahrzeugs erstellt wird und dieser dann getestet wird, wird es ermöglicht, hochfrequente Tests des realen Fahrzeugs und insbesondere der künstlichen Intelligenz durchzuführen, ohne dass das reale Fahrzeug selbst diesen Tests unterzogen werden muss. Dies wäre für ein reales Fahrzeug auch nicht ohne deutliche Einschränkungen im Betrieb durchzuführen. Dies ermöglicht eine Erhöhung der Sicherheit für das reale Fahrzeug, ohne die Betriebsfähigkeit des realen Fahrzeugs einzuschränken.
- Ein digitaler Zwilling (englisch auch digital twin) ist bevorzugt eine digitale Repräsentanz des realen Fahrzeugs in der digitalen Welt. Der digitale Zwilling umfasst neben reinen Daten auch Modelle des realen Fahrzeugs und Modelle von Prozessen, welche in dem realen Fahrzeug durchgeführt werden. Weiterhin umfasst der digitale Zwilling auch Simulationen, Algorithmen und/oder Services, die Eigenschaften und/oder den Betrieb des realen Fahrzeugs beschreiben und/oder beeinflussen.
- Bevorzugt erfolgt das Erstellen des digitalen Zwillings anhand versteckter Ebenen der künstlichen Intelligenz des realen Fahrzeugs.
- Verstecke Ebenen sind bei der künstlichen Intelligenz bevorzugt zwischen einer Eingabeebene und einer Ausgabeebene angeordnet und ermöglichen eine Verknüpfung einer Eingabe mit einer Ausgabe. Die verstecken Ebenen sind damit eine Repräsentanz der künstlichen Intelligenz.
- Dies ermöglicht es, dass ein Erstellen des digitalen Zwillings schnell und unkompliziert erfolgt. Zudem wird es ermöglicht, dass der digitale Zwilling nur eine geringe Datenmenge in Anspruch nimmt und damit ein Transfer über beispielsweise mobile Netzwerke problemlos möglich ist.
- Bevorzugt umfassen die Aktionen ein Aktualisieren der künstlichen Intelligenz des realen Fahrzeugs. Dies ermöglicht es, dass unerwünschte Veränderungen der künstlichen Intelligenz aktualisiert werden zu erwünschten Veränderungen.
- Eine erfindungsgemäße künstliche Intelligenz für ein teilweise und/oder vollständig autonomes Fahrzeug ist verifiziert und/oder aktualisiert nach einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs.
- Ein erfindungsgemäßes, teilweise und/oder vollständig autonomes Fahrzeug umfasst eine erfindungsgemäße künstliche Intelligenz und ist verifiziert und/oder aktualisiert nach einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs.
- Ein erfindungsgemäßes Computerprogrammprodukt umfasst ein Programm das, wenn es von einem Computer ausgeführt wird, den Computer veranlasst, ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs durchzuführen.
- Die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens ergeben sich in gleicher Weise für die erfindungsgemäße künstliche Intelligenz, das erfindungsgemäße autonome und/oder teilweise autonome Fahrzeug und das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt.
- Die abhängigen Ansprüche beschreiben vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung.
- Bevorzugte Ausführungsbeispiele werden anhand der folgenden Figuren näher erläutert. Dabei zeigt
-
1 ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs und einer erfindungsgemäßen künstlichen Intelligenz und -
2 ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs. -
1 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen vollständig autonomen realen Fahrzeugs1 . Das reale Fahrzeug1 umfasst eine erfindungsgemäße künstliche Intelligenz2 . -
2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Verifizieren und/oder Aktualisieren des realen Fahrzeugs1 . - In einem ersten Schritt
10 erfolgt ein Bereitstellen des realen Fahrzeugs1 mit der künstlichen Intelligenz4 . Die künstliche Intelligenz ermöglicht ein Betreiben eines autonomen Fahrsystems (auch AD System) des realen Fahrzeugs1 . Die künstliche Intelligenz2 umfasst eine Eingabeebene und eine Ausgabeebene. Zudem umfasst die künstliche Intelligenz4 eine versteckte Ebene. Diese ermöglicht eine Verknüpfung der Eingabeebene mit der Ausgabeebene. Alternativ umfasst die künstliche Intelligenz2 mehrere oder sogar viele und komplexe (für deep learning Anwendungen) versteckte Ebenen. - Das reale Fahrzeug
1 befindet sich auf einer autonomen Fahrt auf einer Autobahn. Ein Fahrer ist anwesend und befindet sich auf einem Fahrersitz des Fahrzeugs1 . Das Fahrzeug1 befindet sich hinter einem Lastkraftwagen, auf dessen Rückseite ein Abbild einer freien Straße zu sehen ist. Das Fahrzeug1 detektiert den Lastkraftwagen aufgrund des Abbildes nicht als Fahrzeug. Der Lastkraftwagen fährt mit einer geringeren Geschwindigkeit als das reale Fahrzeug1 . Zu einem Zeitpunkt, zudem der Abstand zwischen dem Lastkraftwagen und dem realen Fahrzeug1 weniger als 50 m beträgt betätigt der Fahrer ein Bremspedal des Fahrzeugs1 , obwohl keine Aufforderung für ein Übernehmen des Fahrers erfolgt ist. Damit hat der Fahrer und/oder Insasse des realen Fahrzeugs1 eine für das reale Fahrzeug1 unerwartete Aktion durchführt. - Aufgrund dieser unerwarteten Aktion erfolgt in einem weiteren Schritt
20 ein Erstellen eines digitalen Zwillings3 des realen Fahrzeugs1 . Dies erfolgt dabei anhand der versteckten Ebenen der künstlichen Intelligenz2 . In diesem Ausführungsbeispiel erfolgt das Erstellen des digitalen Zwillings3 durch ein Kopieren der versteckten Ebene. - In einem weiteren Schritt
30 erfolgt ein Transferieren des digitalen Zwillings3 zu einer Testeinrichtung4 . In diesem Ausführungsbeispiel erfolgt das Transferieren mittels mobiler Netzwerke mittels einer Kommunikationseinrichtung des realen Fahrzeugs1 . Zudem erfolgt das Transferieren unmittelbar nach dem Erstellen des digitalen Zwillings3 . - Alternativ erfolgt das Transferieren des digitalen Zwillings
3 , während das reale Fahrzeug1 geladen und/oder betankt wird. Dies ermöglicht es, den digitalen Zwilling3 mittels W-Lan und/oder kabelgebundene Netzwerke zu übertragen, ohne dass das reale Fahrzeug1 eine zusätzliche Unterbrechung einer Fahrt vornehmen muss. - In einem weiteren alternativen Ausführungsbeispiel erfolgt das Transferieren des digitalen Zwillings
3 nach einem ersten Zeitintervall. Das Zeitintervall beträgt dabei eine 2 Betriebsstunden. Alternativ dazu beträgt das Zeitintervall eine andere Anzahl an Betriebsstunden, eine Anzahl an, seit dem letzten Transfer vergangenen Stunden und/oder eine Anzahl an, seit dem letzten Transfer vergangenen Startvorgängen des realen Fahrzeugs1 . - In einem darauffolgenden Schritt
40 erfolgt ein Testen des digitalen Zwillings3 durch die Testeinrichtung4 zum Ermitteln eines Testergebnisses. - Dabei wird der digitale Zwilling
3 mittels gängiger Verfahren zum Verifizieren von Fahrerassistenzsystemen (auch ADAS) und/oder autonomen Fahrsystemen. Das Testergebnis wird in diesem Ausführungsbeispiel anhand von drei verschiedenen Kategorien durch die Testeinrichtung4 klassifiziert. Eine erste, grüne Kategorie gibt an, dass keine Aktion notwendig ist, da das reale Fahrzeug1 innerhalb von festgelegten Parametern operiert. Eine zweite, gelbe Kategorie gibt an, dass eine Aktualisierung der künstlichen Intelligenz notwendig ist, da die aktuelle künstliche Intelligenz Sicherheitsrisiken birgt. Eine dritte, rote Kategorie gibt an, dass ein weiteres, autonomes Betreiben des realen Fahrzeugs1 ein zu hohes Sicherheitsrisiko birgt. - In einem darauffolgenden Schritt
50 erfolgt ein Ermitteln von Aktionen5 zwecks Verifizierens und/oder Aktualisierens für das reale Fahrzeug1 anhand des Testergebnisses. In diesem Ausführungsbeispiel liegt ein Testergebnis der gelben Kategorie vor. Der Test hat ergeben, dass das Abbild auf dem Lastkraftwagen nicht richtig detektiert wurde. In diesem Ausführungsbeispiel liegt der Testeinrichtung4 eine Aktualisierung für das AD System vor, welche dieses Problem behebt. - In diesem Ausführungsbeispiel umfassen die Aktionen
5 die ein Aktualisieren der künstlichen Intelligenz2 des realen Fahrzeugs1 . Dies ermöglicht es, das Problem bei der Detektion des Abbildes auf dem Lastkraftwagen zu beheben. - Alternativ dazu umfassen die Aktionen
5 ein Ausführen eines Notlaufs des realen Fahrzeugs1 . Dies ermöglicht es, Sicherheitsrisiken zu minimieren, für den Fall, dass das Testergebnis als rot kategorisiert wurde. Es ist ebenfalls denkbar, dass die Aktionen5 anstelle oder zusätzlich zu dem Notlaufs ein Einstellen des Betriebs des Fahrzeug1 umfassen. - Weiter alternativ dazu umfassen die Aktionen
5 das Ausführen keiner Aktionen. Dies ermöglicht es, dass keine Änderungen an dem realen Fahrzeug1 vorgenommen werden, für den Fall, dass das Testergebnis als grün kategorisiert wurde. Diese Aktion ermöglicht es dem realen Fahrzeug1 ohne Einschränkungen betrieben zu werden. - In einem darauffolgenden Schritt
60 erfolgt ein Übermitteln der Aktionen5 an das reale Fahrzeug1 . - In diesem Ausführungsbeispiel wird die Notwendigkeit für eine Aktualisierung der künstlichen Intelligenz
2 inklusive der Aktualisierung an das reale Fahrzeug1 übermittelt. - In einem darauffolgenden Schritt
70 erfolgt ein Durchführen der Aktionen5 durch das reale Fahrzeug1 . - In diesem Ausführungsbeispiel führt das reale Fahrzeug
1 eine Aktualisierung der künstlichen Intelligenz2 durch. Dadurch wird nun der vorausfahrende Lastkraftwagen korrekt als solcher von der künstlichen Intelligenz2 erkannt. Das reale Fahrzeug1 hält nun einen sicheren Abstand zu dem Lastkraftwagen und fährt diesem hinterher. - Ein nicht gezeigtes, erfindungsgemäßes Computerprogrammprodukt umfasst ein Programm das, wenn es von einem Computer ausgeführt wird, den Computer veranlasst, ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz
2 eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs1 durchzuführen. - ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
- Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
- Zitierte Patentliteratur
-
- US 2013333342 [0002]
Claims (10)
- Verfahren zum Verifizieren und/oder Aktualisieren einer künstlichen Intelligenz (2) eines teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs (1), umfassend die Schritte: - (10) Bereitstellen eines realen, teilweise und/oder vollständig autonomen Fahrzeugs (1) mit einer künstlichen Intelligenz (2); - (20) Erstellen eines digitalen Zwillings (3) des realen Fahrzeugs (1); - (30) Transferieren des digitalen Zwillings (3) zu einer Testeinrichtung (4); - (40) Testen des digitalen Zwillings (3) durch die Testeinrichtung (4) zum Ermitteln eines Testergebnisses; - (50) Ermitteln von Aktionen (5) zwecks Verifizierens und/oder Aktualisierens für das reale Fahrzeug (1) anhand des Testergebnisses; - (60) Übermitteln der Aktionen (5) an das reale Fahrzeug (1); - (70) Durchführen der Aktionen (5) durch das reale Fahrzeug (1).
- Verfahren nach
Anspruch 1 , wobei das Erstellen des digitalen Zwillings (3) aus Schritt (20) anhand versteckter Ebenen der künstlichen Intelligenz (2) des realen Fahrzeugs (1) erfolgt. - Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Aktionen (5) ein Aktualisieren der künstlichen Intelligenz (2) des realen Fahrzeugs (1) umfassen.
- Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Aktionen (5) ein Ausführen eines Notlaufs des realen Fahrzeugs (1) umfassen.
- Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Transferieren des digitalen Zwillings (3) zu der Testeinrichtung (4) aus Schritt (30) erfolgt, während das reale Fahrzeug (1) geladen und/oder betankt wird.
- Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Transferieren des digitalen Zwillings (3) zu der Testeinrichtung (4) aus Schritt (30) nach einem ersten Zeitintervall erfolgt.
- Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Transferieren des digitalen Zwillings (3) zu der Testeinrichtung (4) aus Schritt (30) erfolgt, wenn ein Fahrer und/oder Insasse des realen Fahrzeugs (1) eine unerwartete Aktion durchführt.
- Künstliche Intelligenz (2) für ein teilweise und/oder vollständig autonomes Fahrzeug (1), wobei, verifiziert und/oder aktualisiert nach einem Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
- Teilweise und/oder vollständig autonomes Fahrzeug (1), umfassend eine künstliche Intelligenz (2), verifiziert und/oder aktualisiert nach einem Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
- Computerprogrammprodukt, umfassend ein Programm das, wenn es von einem Computer ausgeführt wird, den Computer veranlasst, ein erfindungsgemäßes Verfahren nach einem der
Ansprüche 1 bis7 durchzuführen.
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US20130333342A1 (en) | 2012-06-15 | 2013-12-19 | Mauno Keski-Luopa | Lawn maintenance method, system and apparatus |
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CN114520781B (zh) * | 2022-04-21 | 2022-09-30 | 中国科学技术大学 | 基于数字孪生的网络技术和协议测试平台及其测试方法 |
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